霍夫圆变换

目标

在本章中，

• 我们将学习使用霍夫变换在图像中查找圆。
• 我们将看到这些函数：cv.HoughCircles()

理论

圆在数学上表示为\((x-x_{center})^2 + (y - y_{center})^2 = r^2\)，其中\((x_{center},y_{center})\)是圆的中心，\(r\)是圆的半径。从方程中我们可以看到，我们有3个参数，因此我们需要一个用于霍夫变换的3D累加器，这将非常无效。因此，OpenCV 使用更巧妙的方法，即**霍夫梯度法**，它使用边缘的梯度信息。

我们在此处使用的函数是cv.HoughCircles()。它有很多参数，在文档中都有很好的解释。因此，我们直接进入代码。

import numpy as np
import cv2 as cv
 
img = cv.imread('opencv-logo-white.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
assert img is not None, "文件无法读取，请使用os.path.exists()检查"
img = cv.medianBlur(img,5)
cimg = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)
 
circles = cv.HoughCircles(img,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
 
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]
    # 绘制外圆
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # 绘制圆心
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
 
cv.imshow('检测到的圆',cimg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下所示

图像